如何把超級計算機技術應用到智能手機上,如何高效、可靠、安全地控制機器人,如何使人工智能技術更加綠色低碳……12月15日至17日舉行的2022國際人工智能大會(青島)暨“一帶一路”計算智能前沿學術會議對這些問題進行了深入的研討。來自中國、德國、英國、加拿大、法國、印度、波蘭、土耳其等17個國家的24名計算智能領域的專家學者(其中院士21人、“一帶一路”沿線國家專家15人)應邀作大會報告,共同探索國際人工智能相關領域的最新進展和未來趨勢。
會議采用線上線下相結合的方式進行,由中國石油大學(華東)、青島市市南區人民政府主辦,中國石油大學(華東)青島軟件學院、計算機科學與技術學院和理學院承辦,青島市市南區委組織部、市南區工信局、彼圖科技(青島)有限公司協辦。
大會聚焦人工智能在制造業、交通、醫療、智能電網、智能手機、機器人、計算機視覺等領域的最新進展,分析人工智能發展所帶來的信息安全、倫理性、合法性、公平性等挑戰,同時對未來人工智能的發展趨勢和應對措施進行了探討。
“本屆大會展示了人工智能發展理論上和應用上的一些新突破,比如打破機器學習的統計假設、通過人工智能與機器人控制交互實現輔助醫療等。同時在本屆大會上,我們看到越來越多的研究人員逐漸重視并嘗試解決人工智能發展所帶來的隱私性、安全性、能源消耗等問題。我們相信,高效、安全、綠色將是未來人工智能發展的新趨勢。” 大會共同主席、中國石油大學(華東)理學院跨媒體大數據實驗室主任王健表示。
加拿大皇家學會會士、波蘭科學院外籍院士威托德·匹特茲(Witold Pedrycz)指出,雖然近年來人工智能和機器學習發展取得了眾多成就,影響了人類發展的許多領域。但是傳統的人工智能技術通常需要大量的計算能力,由此產生的能源問題是當下人工智能發展的一大挑戰。他主張從整體上進行機器學習結構的設計和分析,通過聯邦學習、知識遷移和知識蒸餾追求綠色、顆粒化的機器學習,改善人工智能的發展帶來的隱私問題、能源問題。
歐洲科學院院士、蘇黎世聯邦理工學院教授托斯坦·霍夫勒(Torsten Hoefler)在報告中提到,目前對于自然語言處理、計算機視覺、圖像生成到數學推理和算法生成等各種任務,通常需要數十億參數的人工智能學習模型。這些模型需要大型并行計算系統——超級計算機進行初始訓練,非常耗時和昂貴。他提出從數據攝取、并行化到加速器優化等多種技術,提高此類訓練系統的效率。針對具有數以億計參數的網絡模型,通過新的模型壓縮和優化技術,如細粒度稀疏性和量化,減小了模型大小并顯著提高推理過程中的效率。他表示,通過這些技術,可以使原來在超級計算機上才能實現的復雜訓練模型,在智能手機上就可以實現。
印度國家工程院、印度國家科學院、發展中國家科學院院士尼基爾·貝爾(Nikhil R. Pal)在報告中提到,我們正在見證人工智能在游戲、自然語言處理、醫療保健、電子商務、汽車和機器人等多個領域取得的驚人成功,人們對人工智能的期望飆升。“人人使用人工智能”“人工智能無處不在”已成為全球的潮流。任何智能系統至少應該具有簡單、透明、公平、可解釋、可信賴、可持續性和生物學上的合理性等屬性,但是對于人工智能系統來說,實現所有這些屬性將是非常困難的,并且隨著人工智能的發展,帶來了很多包括濫用人工智能在內的倫理和社會問題。他預測并提出,人工智能研究和發展可能會經歷一個冬天,應該跳出“越復雜越好”的思維,建議從人類大腦工作機制中獲取靈感。
“作為新一輪技術革命和產業變革的核心動力,人工智能正在對全球經濟發展、社會進步和人類生活方式產生無比深遠的影響。本次大會集中研討計算智能最新發展趨勢,深化科技合作與交流,將大力提升中國石油大學(華東)、青島市人工智能相關領域科研水平和國際化水平。”中國石油大學(華東)副校長戴彩麗表示。
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